Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wandeln

Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wandeln

Beitragvon Sebastian1980 » Mi 20. Mai 2020, 15:22

Hallo liebes Forum,
ich hab das Thema über die Suchfunktion nicht gefunden, deshalb der neue Eintrag hier.

Ich habe über die CFA ein Strukturgleichungsmodell in SPSS erstellt. Konkret, habe ich vier unterschiedliche Einflussvariablen (Vertrauen, Zusammenarbeit, Motivation und Teamwork) dargestellt, welche auf einen Faktor (Führungsverhalten) wirken. Soweit alles in Ordnung.


Meine "bloody" Beginnerfrage ist, ob ich die unterschiedlichen ausgegebenen Korrelationskoeffizienten in eine Art Gewichtung umwandeln kann. Also, dass damit den relativen Einfluss sämtlicher 4 Variablen auf den Faktor des Führungsverhaltens ermitteln kann.

Vielen lieben Dank für die Unterstützung.

Bleibt gesund und Grüße,
Sebastian1980
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon PonderStibbons » Mi 20. Mai 2020, 18:32

Warum führst Du nicht eine multiple Regression des Führungsverhaltens auf die 4 Faktoren durch?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Sebastian1980 » Do 21. Mai 2020, 19:32

Hallo.
Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort. Das mit der multiplen Regression ist eine sehr gute Idee. Frage auch hier, wie kann ich aus den Korrelationskoeffizienten der vier Variablen einen prozentualen Gewichtungsfaktor berechnen?
Vielen Dank und beste Grüße
Sebastian1980
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon PonderStibbons » Do 21. Mai 2020, 20:51

Ich verstehe leider die Frage nicht. Multiple Regressionen produzieren keine Korrelationskoeffizienten, sondern Regressionsgewichte.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Sebastian1980 » Fr 22. Mai 2020, 05:17

Guten Morgen,
ich möchte beschreiben, wie hoch der relative Anteil einer jeden Variablen an dem Faktor "Führungsverhalten" ist.

Beispiel:
Die Führungsverhalten setzt sich aus
30% Vertrauen
40% Zusammenarbeit
20% Motivation
10% Teamwork zusammen

Ich will quasi beschreiben, welchen relativen Einfluss (in %) die einzelnen Variablen auf den Faktor Führungsverhalten haben, bzw. wie sich dieser zusammensetzt

Schöne Grüße und einen guten Start in den Tag
Sebastian1980
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon PonderStibbons » Fr 22. Mai 2020, 09:07

Insoweit diese Faktoren überlappen (gemeinsame Variaz im Kriterium aufklären),
wird es schwer fallen, genaue Zuordnungen zu machen. Mit einer Regression ist das
meines Wissens nach in der Form nicht zu leisten. Inwieweit Struktrugleichungsmodelle
dies können, entzieht sich leider meiner Kenntnis.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Sebastian1980 » Fr 22. Mai 2020, 09:33

Du hast recht. Die Faktoren überlappen sich leider sehr. Kennst Du sonst irgendein statistisches Verfahren, welches dieses Ergebnis liefern könnte?
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Holgonaut » Fr 22. Mai 2020, 11:52

Hallo Leute,

ich hab auch Probleme zu vestehen, warum für das was du wissen willst (wobei ich Bauchschmerzen am Begriff des "sich zusammensetzens" hab weil du dann ja im selben Satz korrekterweise vom (vermuteten) Einfluss sprichst), die Regressionskoeffizienten nicht alles sagen.

Alternative/Zusatz könnte eine dominance analysis sein:
Tonidandel, S., & LeBreton, J. M. (2011). Relative importance analysis: A useful supplement to regression analysis. Journal of Business Psychology, 26, 1-9.

Grüße
Holger
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Sebastian1980 » Fr 22. Mai 2020, 12:59

Hallo Holger,
vielen Dank für den Hinweis.

Ich bin leider schon einige Jahrzehnte aus der Schule raus und habe danach auch nie wirklich eine andere Bildungsstätte von innen gesehen. Deshalb die etwas merkwürdigen Fragen. Für meinen Arbeitgeber möchte ich einen Ansatz entwickeln, wie man rechnerisch nachweisen kann, was einzelne Einflussgrößen (--> Vertrauen, Zusammenarbeit etc.) auf das Führungsverhalten haben. Als Ergebnis soll am Ende des Tages eine Zahl rauskommen.

Um das zu verstehen muss ich nachvollziehen können, in welchen Verhältnis sich der Faktor Führungsverhalten prozentual aus den einzelnen Variablen (--> Vertrauen, Zusammenarbeit etc.) zusammensetzt. Ich brauche quasi sowas wie einen gewichteten Einfluss auf den Faktor des Führungsverhaltens. Basis ist, dass wir in unserem Unternehmen eine Umfrage durchgeführt haben.

Ich bin für jede Hilfe extrem dankbar. Vielen lieben Dank und ein schönes Wochenende,
Sebastian
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Re: Korrelationskoeffizienten in einen Gewichtungsfaktor wan

Beitragvon Holgonaut » Fr 22. Mai 2020, 14:51

Hi Sebastian.

nochmal: Zusammensetzen ist etwas seltsam. Das Führungsverhalten ist bei dir ja ein numerischer Wert der die Position der Person auf einer irgendwie gearteten Messung seines Führungsverhaltens ausdrückt. D.h. du hoffst, wenn du Kriterien wie Validität anlegst, dass das kein Mumpitz ist sondern tats. sein Verhalten zeigt. Dann möchtest du zweitens herausfinden, welche kausalen *Einflüsse* gewissen Determinanten haben, korrekt? "Einfluss" ist nicht "Zusammensetzung". Zusammensetzung ist, wenn du ein interdisziplinäres Team hast, dass sich aus Leuten mit unterschiedlichen Abschlüssen zusammensetzt. Bei dem Einfluss sind es die kausalen Folgen. Daher ist auch eine Prozentvorstellung bei Einfluss-Zielen etwas seltsam. Vielleicht macht das noch Sinn, wenn man "Varianzerklärung" anstrebt und dann sagt 30% der Unterschiede im beobachten Führungsverhalten lassen sich auf Unterschiede im Vertrauen zurückführen.

Es wäre nun auch mal wichtig zu wissen, wie das Design der Studie war:
a) Wer wurde befragt bzw. welche Datenquellen wurden herangezogen?
b) Wie groß ist das N.

Wenn du schon Forschung für die Praxis machst und dein Arbeitgeber Empfehlungen gibt, kommen spezielle "Kausale problematiken" dazu. Ich bin selbst Arbeitspsychologe und immer wieder erstaunt, wie man das allgemeine Credo, niemals über kausale Effekte zu schließen annimmt, aber dann schön vollmundig Praxisempfehlungen gibt :)

Wenn du aber noch keine Daten hast, gibt es die Chance, ein paar Dinge mit einzubauen, um die späteren Analysen auf solidere Beine zu stellen.

Grüße
Holger
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